Standards for Mobile Health–Related Apps: Systematic Review and Development of a Guide
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In recent years, the considerable increase in the number of mobile health (mHealth) apps has made health care more accessible and affordable for all. However, the exponential growth in mHealth solutions has occurred with almost no control or regulation of any kind. Despite some recent initiatives, there is still no specific regulation procedure, accreditation system, or standards to help the development of the apps, mitigate risks, or guarantee quality. OBJECTIVE: The main aim of this study was to propose a set of criteria for mHealth-related apps on the basis of what is available from published studies, guidelines, and standards in the various areas that are related to health app development. METHODS: We used three sources of information to identify the most important criteria. First, we conducted a systematic review of all the studies published on pain-related apps. Second, we searched for health app recommendations on the websites of professional organizations. Third, we looked for standards governing the development of software for medical devices on the specialized websites of regulatory organizations. Then, we grouped and subsumed the criteria we had identified on the basis of their shared characteristics. Finally, the comprehensibility and perceived importance of the resulting criteria were evaluated for face validity with a group of 18 stakeholders. RESULTS: We identified a total of 503 criteria from all sources, which, after close analysis, were grouped into eight different categories, including 36 important criteria for health apps. The resulting categories were usability, privacy, security, appropriateness and suitability, transparency and content, safety, technical support and updates, and technology. The results of the preliminary analysis showed that the criteria were mostly understood by the group of stakeholders. In addition, they perceived all of them as important. CONCLUSIONS: This set of criteria can help health care providers, developers, patients, and other stakeholders to guide the development of mHealth-related apps and, potentially, to measure the quality of an mHealth app.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,082 | 0,155 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,074 | 0,038 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».